Discriminación

Estrategia de mitigacion

1. Implementar metodologías rigurosas para la diversificación, el balanceo y la auditoría continua de los conjuntos de datos de entrenamiento, con el objetivo de asegurar su representatividad demográfica y evitar la perpetuación de sesgos socioeconómicos, raciales o de género preexistentes. 2. Promover la transparencia y explicabilidad (XAI) de los modelos de IA, incorporando algoritmos conscientes de la equidad y métricas de imparcialidad para mitigar disparidades en las decisiones a nivel de subgrupos y facilitar la identificación de lógicas discriminatorias. 3. Establecer un marco integral de gobernanza que incluya la supervisión humana significativa (Human-in-the-Loop) y la auditoría algorítmica periódica y externa, para evaluar el impacto del modelo post-despliegue y garantizar la rendición de cuentas y el cumplimiento normativo.